입력 오분류 비용

지정한 오분류 비용을 나타냅니다. 기본적으로 Minitab은 1의 동일한 비용을 사용합니다. 더 높은 비용을 나타내려면 더 큰 값을 사용합니다. 비용은 0보다 커야 합니다.

해석

예를 들어 잠재 고객을 잘못 분류하는 데 드는 비용이 관심 없는 고객을 잘못 분류하는 것보다 10배 더 비용이 든다고 가정해 보겠습니다.

예측 수준
실제 수준 예(사건) 아니요
예(사건) 10
아니요 1

실제 클래스

실제 사건 수를 나타냅니다.

오분류된 학습

오분류됨
학습 데이터 세트에서 잘못 분류된 사례 수를 나타냅니다.
오류 %
학습 데이터 세트에서 잘못 분류된 사례의 백분율을 나타냅니다.
비용
학습 데이터 세트에서 잘못 분류된 사례 비용을 나타냅니다. 비용은 오류 % * 오분류 비용의 곱입니다.

오분류 검정

오분류됨
검정 데이터 세트에서 잘못 분류된 사례 수를 나타냅니다.
오차 %
검정 데이터 세트에서 잘못 분류된 사례의 백분율을 나타냅니다.
비용
검정 데이터 세트에서 잘못 분류된 사례의 비용을 나타냅니다. 비용은 오차 % * 오분류 비용의 곱입니다.
이 사이트를 사용하면 분석 및 사용자 개인 컨텐츠에 대한 쿠키 사용에 동의하는 것입니다.  당사의 개인정보 보호정책을 확인하십시오